中枢神经系统（CNS）肿瘤是一种复杂且具有高度异质性的疾病，对患者的生命健康构成严重威胁。分子分型数据整合在CNS肿瘤诊断中至关重要，但当前检测方法存在技术复杂、设备和试剂成本高、周转时间长等问题，限制了其广泛应用。纳米孔测序作为一种新兴技术，具有文库制备简易、直接读取天然DNA、可同时获取遗传和表观遗传信息、成本较低等优势，为CNS肿瘤诊断提供了新的可能。

近日，来自德国海德堡大学医院和海德堡儿童肿瘤中心的 Martin Sill 和 Felix Sahm 团队在 Nature Medicine 发表题为 Prospective, multicenter validation of a platform for rapid molecular profiling of central nervous system tumors 的文章。本研究聚焦一种名为Rapid-CNS²的创新平台，多中心验证结果显示该平台可用于中枢神经系统（CNS）肿瘤的快速分子分型，能够在术中30分钟内为临床医生提供实时的甲基化分类和DNA拷贝数信息等分子诊断信息，在24小时内完成全面分子分型，研究验证了Rapid-CNS²在301个样本中的性能，与传统方法的诊断结果一致性达94.6%。同时，研究者还开发了MNP-Flex，一个能够识别高达184种不同脑肿瘤类型的“超级分类器”，其在甲基化家族和具体类别上的分类准确率分别高达99.6%和99.2%，在超78000个样本中均显示出高准确率。术中分析技术能为超三分之二的病例提供临床相关信息，有望推动CNS肿瘤分子诊断的发展，为患者争取宝贵的治疗时间。

一直以来，CNS肿瘤的分子诊断都面临着诸多挑战。传统的基因测序和分析方法往往需要数天甚至数周的时间才能得出结果，对于病情进展迅速的患者来说无疑难以承受。因此，来自德国海德堡大学医院的研究团队开发了Rapid-CNS²平台。

Rapid-CNS² 的核心技术是基于自适应采样的纳米孔测序工作流程。这意味着它利用了纳米孔测序技术，并在此基础上进行了优化，采用了自适应采样策略以实现快速分子分析。纳米孔测序是一种单分子实时测序技术。DNA分子通过一个微小的纳米孔，在电压的作用下，DNA碱基通过纳米孔时会引起电流的微小变化，这些变化被传感器记录下来，从而识别出DNA序列。其优势在于可以进行长片段的测序，并且可以实时读取数据。自适应采样是Rapid-CNS²实现快速分析的关键。传统的测序方法通常会对样本中的所有DNA进行无差别的测序。而自适应采样技术则能够根据预设的目标实时分析测序数据，并动态调整测序过程，优先测序那些包含关键信息的DNA片段。一旦获得足够的信息用于分类和拷贝数分析，测序过程就可以提前停止，从而大大缩短了分析时间。

研究人员首先在德国海德堡大学医院和英国诺丁汉大学两个中心独立运行了Rapid - CNS²，对新鲜或冷冻保存的肿瘤组织进行测序，提供包括质量控制参数、临床相关的单核苷酸变异（SNV）、插入缺失（Indel）、基因融合或结构变异（SV）、拷贝数变异（CNV）、MGMT启动子甲基化状态和甲基化分类等综合报告，以做出符合WHO标准的综合诊断。其中，海德堡中心诊断样本从组织接收到完整报告的平均周转时间为2天，而传统工作流程平均为20天；诺丁汉大学平均周转时间为30小时，传统工作流程则需数周。

图1 工作流程图比较了Rapid-CNS²与经典诊断方法的时间线，其中Rapid-CNS²可实现术中测序报告广泛的甲基化分类和DNA拷贝数改变，术后测序报告全面的分子标记和精细的甲基化分类

之后研究人员对Rapid - CNS²平台报告的分子标记数据进行了准确度分析（图2 ），结果显示Rapid - CNS²生成的分子数据在301例中的285例，即94.6%与传统方法获得的综合诊断完全一致（其中CNV分析和基因融合检测Rapid - CNS²均准确识别），仅5例（1.6%）的数据可能产生误导。研究数据显示，该平台能够在30分钟内完成甲基化分类和DNA拷贝数信息的分析。对于脑肿瘤手术来说，这短短的30分钟可能意味着患者预后的巨大差异。高精度的诊断信息意味着医生可以在手术过程中就获得初步的分子诊断结果，从而指导手术策略的制定，这种实时反馈机制无疑将大大提高手术的成功率和患者的预后。与传统的诊断方法相比，Rapid-CNS²不仅速度更快，而且操作更加简便。

图2 对Rapid-CNS²平台报告的不同类型分子标记进行质量评估

为进一步提升基于甲基化的CNS肿瘤分类的实用性，研究团队还开发了名为MNP-Flex的平台无关性甲基化分类器，它是一个基于DNA甲基化数据对CNS肿瘤进行分类的算法。研究人员使用梯度提升模型，对在德国、英国、挪威等多个医疗中心超过90,000个样本的整个甲基化数据集进行测试。准确性评估结果显示（图3 ）：对于阵列数据，应用≥0.7的截止值，MNP-Flex在甲基化家族的识别水平上达到99.7%的准确性；对于非阵列数据，应用0.3的预测阈值后，甲基化家族识别准确性达99.5%。这充分证明了该平台在不同实验室、不同操作人员的情况下，都能够稳定可靠地提供高质量的分子诊断结果。这种多中心验证的结果，无疑为Rapid-CNS²在临床上的广泛应用奠定了坚实的基础，也为脑肿瘤患者带来了新的希望。高准确率意味着医生可以更加信任诊断结果，从而更有信心为患者制定最佳的治疗方案。

这些高精度的数据充分证明MNP-Flex具有对CNS肿瘤进行分子分型的卓越能力，意味着临床医生可以更加精确地了解患者所患肿瘤的具体类型和分子特征，从而为患者制定个性化的治疗方案提供更可靠的依据，MNP-Flex可以提供关键的分子证据，帮助医生做出更准确的判断。

图3 对MNP-Flex甲基化分类器进行验证

最后，为验证Rapid-CNS²甲基化分类器在临床实际应用的可靠性和有效性，研究人员对一例样本进行测试验证。研究结果显示（图5），Rapid-CNS²甲基化分类器在测序30分钟内将该样本分类为脑膜瘤，24小时测序完成后检测到相关SNV、CNV和MGMT启动子甲基化状态，MNP-Flex准确将其预测为脑膜瘤ben-1亚型。对于Rapid-CNS²无法明确分类的病例，MNP-Flex能准确诊断大部分病例，进一步证明了其细粒度亚型分类和详细分子报告的价值。因此，二者结合有望推动CNS肿瘤诊断，为CNS肿瘤患者的精准个性化治疗提供依据。

图4 使用Rapid-CNS2和MNP-Flex的甲基化分类结合，进行术中和术后分析的端到端工作流程示例图

图5 采用Rapid-CNS²和MNP-Flex结合，进行术中术后综合分类示例图

综合以上研究结果，该研究团队开发的Rapid-CNS²和MNP-Flex平台可实现术中甲基化分类和拷贝数分析，为CNS肿瘤诊断提供了快速、全面的分子分型方法，可在短时间内为手术决策提供关键信息，有助于临床医生为患者制定个性化的精准治疗方案。该平台的通用性和可扩展性使其适用于不同测序技术和样本类型，有望在全球范围内提高CNS肿瘤诊断的可及性和准确性。

Tags： Nature Medicine：快速分子分型平台可为中枢神经系统肿瘤患者提供术中分子诊断信息